5. Kết cấu của luận văn
2.2.2. Giả thuyết nghiên cứu
Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên việc đánh giá các yếu tố tác động đến sự hài lòng đối với công việc của cán bộ, nhân viên văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương. Trong mô hình nghiên cứu này, có 6 yếu tố tác động đến sự hài lòng của NNT, gồm: Lãnh đạo, Lương, thưởng và phúc lợi, Điều kiện làm việc, Đồng nghiệp, Cơ hội đào tạo và thăng tiến, Đặc điểm công việc. Các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố lãnh đạo
với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố lương,
thưởng và phúc lợi với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố điều kiện
làm việc với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố đồng
nghiệp với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố cơ hội
đào tạo và thăng tiến với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H6: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố đặc điểm
công việc với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
2.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
2.3.1. Phương pháp thu thập thông tin
2.3.1.1. Thu thập số liệu thứ cấp
Số liệu thứ cấp được thu thập, tổng hợp bao gồm
- Các văn bản tài liệu quy định hoạt động của cục thuế tỉnh Hải Dương, các tài liệu giới thiệu về cục thuế tỉnh Hải Dương.
- Các báo cáo tổng kết năm của cục thuế tỉnh Hải Dương, các báo cáo có liên quan đến hoạt động của cục thuế tỉnh Hải Dương và các chi cục thuế trực thuộc.
- Các báo cáo tổng kết năm của một số cục thuế các tỉnh, thành ở Việt Nam.
- Các bài báo trên các tạp chí, tài liệu có liên quan đến sự hài lòng của người lao động đối với công việc.
2.3.1.2. Thu thập số liệu sơ cấp
Để đánh giá mức độ hài lòng trong công việc và các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng trong công việc của cán bộ, nhân viên văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương, đề tài sử dụng số liệu sơ cấp, được thu thập thông qua điều tra bằng bảng hỏi.
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng công cụ phân tích nhân tố khám phá (EFA) với 28 biến quan sát. Theo Hair & cộng sự (2005) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ số quan sát/biến đo lường là 5/1, nghĩa là
cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Dựa vào số lượng biến quan sát trong nghiên cứu này (28 biến quan sát), suy ra số lượng mẫu cần thiết tối thiểu là 140.
Để đảm bảo độ tin cậy của kết quả nghiên cưu, toàn bộ 149 cán bộ, nhân viên của văn phòng Cục Thuế được phỏng vấn bằng bảng hỏi đã thiết kế trước. Phiếu điều tra được thiết kế dựa trên cơ sở tham khảo ý kiến của các cán bộ của đơn vị và các chuyên gia am hiểu về đề tài nghiên cứu. Trước khi tiến hành phỏng vấn 149 cán bộ, nhân viên văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương, tác giả sẽ phỏng vấn thử 15 người để điều chỉnh phiếu điều tra cho phù hợp.
Các câu hỏi trong phiếu điều tra sử dụng thang đo Likert 5: 1- Rất không đồng ý; 2 - Không đồng ý; 3 - Không có ý kiến; 4 - Đồng ý; 5 - Rất đồng ý.
Nội dung phiếu điều tra gồm 2 phần:
Phần 1: Đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng trong công việc của cán bộ, nhân viên được chia thanh 6 yếu tố chính, bao gồm:
+ Lương, thưởng và phúc lợi. + Cơ hội đào tạo và thăng tiến. + Đồng nghiệp.
+ Lãnh đạo
+ Điều kiện làm việc. + Đặc điểm công việc.
Phần 2: Đo lường mức độ hài lòng đối với công việc của cán bộ, nhân
viên văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
2.3.2. Phương pháp tổng hợp thông tin
Các số liệu thu thập được có thể được có thể tổng hợp thành các bảng thống kê, được phân tổ, được vẽ thành biểu đồ để dễ quan sát và phân tích.
Đặc biệt là các số liệu thứ cấp thu thập được theo chuỗi thời gian, theo địa điểm thì phương pháp tổng hợp số liệu dưới dạng bảng, biểu rất có ý nghĩa.
2.3.3. Phương pháp phân tích thông tin
2.3.3.1. Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để phân tích, đánh giá mức độ hài lòng đối với công việc của cán bộ, nhân viên văn phòng Cục Thuế tỉnh Hải Dương.
- Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại lượng mô tả thống kê, được tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan sát trong tập chia cho số lượng các quan sát trong tập. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, giá trị này không có ý nghĩa như: Nói về giới tính, nghề nghiệp...
- Số trung vị (median) là một số tách giữa nửa lớn hơn và nửa bé hơn của một mẫu, một quần thể, hay một phân bố xác suất. Nó là giá trị giữa trong một phân bố, mà số số nằm trên hay dưới con số đó là bằng nhau. Điều đó có nghĩa rằng 1/2 quần thể sẽ có các giá trị nhỏ hơn hay bằng số trung vị, và một nửa quần thể sẽ có giá trị bằng hoặc lớn hơn số trung vị.
- Độ lệch chuẩn, hay độ lệch: Đây là một đại lượng thống kê mô tả dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu đã được lập thành bảng tần số. Có thể tính ra độ lệch chuẩn bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai.
- Tần suất và biểu đồ phân bổ tần suất, tần suất là số lần xuất hiện của biến quan sát trong tổng thể, giá trị các biến qua sát có thể hội tụ, phân tán, hoặc phân bổ theo một mẫu hình nào đó, quy luật nào đó.
Phương pháp thống kê mô tả áp dụng trong luận văn thể hiện qua các bảng biểu thống kê trình bày kết quả nghiên cứu ở chương 3.
2.3.3.2. Phương pháp so sánh
Phương pháp so sánh là phương pháp đơn giản, được sử dụng rất rộng rãi dùng để xem xét xu hướng biến động, mức độ biến động của một chỉ tiêu
nào đó. Đối với số liệu thứ cấp được thu thập theo chuỗi thời gian thì sử dụng phương pháp so sánh khá phù hợp để xem xét sự biến động của chúng theo thời gian. Chúng ta có thể so sánh bằng số tương đối hoặc số tuyệt đối theo từng chỉ tiêu.
2.3.3.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố
Trong nghiên cứu này, thang đo được đánh giá thông qua hai công cụ chính là hệ số Cronbach’s alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ 0.60 trở lên. Tiếp theo, phương pháp EFA được sử dụng. Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.50 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components với phép quy varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue =1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% và trọng số nhân tố từ 0.50 trở lên.
* Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời. Mục đích việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn (biến rác). Trong đó: Cronbach’s alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) trong thang đo. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Nguyễn Đình Thọ đề nghị hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Tuy nhiên, Cronbach’s alpha
không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Chính vì vậy, bên cạnh hệ số Cronbach’s alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ.
* Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
Theo một số nhà nghiên cứu có thể kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha trước, sau đó mới đưa vào EFA hoặc ngược lại. Tuy nhiên theo Nguyễn Đình Thọ các nghiên cứu nên kiểm định Cronbach’s alpha trước khi đưa vào phân tích nhân tố. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s alpha trước nhằm loại bỏ các biến không có ý nghĩa ra khỏi mô hình trước khi đưa vào phân tích nhân tố.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng phổ biến để đánh giá thang do hay rút gọn một tập biến quan sát. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và lựa chọn biến đối với phân tích EFA bao gồm:
- Tiêu chuẩn Barlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và sig <0,05. Trường hợp KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative
(tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố có Eigenvalue <1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị số Eigenvalue và phương sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố. Theo Nguyễn Khánh Duy, nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi quy thì có thể sử dụng phương pháp trích Pricipal Components với phép xoay Varimax, còn nếu sau EFA là phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) thì nên sử dụng phương pháp trích Pricipal Axis Factoring với phép xoay Promax.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và cộng sự, Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading >0,75. Ngoại lệ, có thể giữ lại biến có Factor loading < 0,3 nhưng biến đó phải có giá trị nội dung. Trường hợp các biến có Factor loading không thỏa mãn điều kiện trên hoặc trích vào các nhân tố khác nhau mà chệnh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận ≤ 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó bị loại và các biến còn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
Vì vậy, trong nghiên cứu này, đối với phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Pricipal Components với phép xoay Varimax, loại bỏ các biến quan sát có trị số Factor loading ≤ 0,5 hoặc
trích vào các nhân tố khác mà chênh lệch về trọng số Factor loading giữa các nhân tố ≤ 0,3.
2.3.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy tuyến đa biến để phân tích sự tác động của 6 yếu tố tới mức độ hài lòng trong công việc của cán bộ, nhân viên. Phương pháp lựa chọn biến Enter được tiến hành. Hệ số xác định R2
được điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Biến phụ thuộc là mức độ hài lòng trong công việc. Biến giải thích bao gồm 6 yếu tố đã nêu ở trên. Mô hình hồi quy có dạng sau:
Yi = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + ε
Trong đó: Y là mức độ hài lòng trong công việc của cán bộ, nhân viên; bi là các hệ số hồi quy; Xi là các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng trong công việc (6 yếu tố); ε là sai số trong ước lượng.
2.3. Hệ thống chỉ tiêu nghiên cứu
Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng trong nghiên cứu này. Do đó, để thuận tiện cho việc nhận xét khi sử dụng giá trị trung bình (Mean) đánh giá mức độ hài lòng đối với từng nhân tố và sự thỏa mãn chung được quy ước:
- Giá trị trung bình từ 1- 1,79: Rất không hài lòng - Giá trị trung bình từ 1,8- 2,59: Không hài lòng - Giá trị trung bình từ 2,6 - 3,39: Bình thường - Giá trị trung bình từ 3,4 - 4,19: Hài lòng - Giá trị trung bình từ 4.2 - 5,0: Rất hài lòng
Trong nghiên cứu này, tác giả đánh giá sự hài lòng của cán bộ, nhân viên văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương sử dụng điểm trung bình của 28 câu hỏi nhóm gộp thành 6 nhân tố/chỉ tiêu:
- Chỉ tiêu về đặc điểm cá nhân như: tuổi, giới tính, trình độ học vấn, số năm công tác. Các chỉ tiêu này cung cấp cho tác giả thông tin sơ bộ về mẫu nghiên cứu.
- Chỉ tiêu về đặc điểm công việc phản ánh qua các câu hỏi đánh giá sử dụng thang đo likert như: Công việc phù hợp với chuyên môn của ông/bà; Công việc có phù hợp với chuyên môn của ông/bà; Công việc của ông/bà có nhiều thách thức; Phân chia công việc được tiến hành hợp lý.
- Chỉ tiêu về lương, thưởng, phúc lợi phản ánh qua một số câu hỏi: Tiền lương được trả phù hợp với năng lực và công việc của ông/bà; Mức lương của ông/bà nhận được công bằng giữa các cán bộ, nhân viên cùng công việc; Mức lương của ông/bà nhận được đảm bảo sinh hoạt hàng ngày; Phúc lợi được hưởng đầy đủ, hấp dẫn; Thưởng và trợ cấp của cơ quan hiện được phân phối